WEB3 Mint To Be：Chuyên gia phân tích dữ liệu on-chain phân tích sâu các chỉ số Bitcoin

Người dẫn chương trình: Alex Nghiên cứu Đối tác

Khách mời: Colin nhà giao dịch tự do nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain

Thời gian ghi âm: 2025.2.15

Nội dung của chương trình này không đại diện cho quan điểm của các tổ chức mà các khách mời đang công tác, các dự án được đề cập cũng không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.

Một số chỉ số và khái niệm dữ liệu được đề cập trong tập podcast này:

Glassnode: một nền tảng phân tích dữ liệu on-chain thường được sử dụng, cần phải trả phí.

Giá đã hiện thực hóa (Realized Price): Được tính toán dựa trên giá của Bitcoin khi di chuyển lần cuối trên chuỗi, phản ánh chi phí lịch sử trên chuỗi của Bitcoin, phù hợp để đánh giá trạng thái lợi nhuận/thiệt hại tổng thể của thị trường.

URPD: Phân bố giá đã được thực hiện. Dùng để quan sát tình hình phân bố giá của BTC.

RUP (Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối): Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối. Dùng để đo lường tỷ lệ lợi nhuận chưa thực hiện của tất cả các người nắm giữ Bitcoin so với tổng giá trị thị trường.

Cointime True Market Mean Price: Một chỉ số giá trung bình trên chuỗi dựa trên hệ thống Kinh tế Cointime, nhằm mục đích đánh giá giá trị dài hạn của BTC một cách chính xác hơn bằng cách giới thiệu "trọng số thời gian" của Bitcoin. So với giá thị trường hiện tại của BTC và giá thị trường đã thực hiện (Realized Price), True Market Mean Price trong hệ thống Cointime còn xem xét tác động của thời gian, phù hợp với giá của BTC trong chu kỳ dài.

Shiller ECY: Chỉ số định giá do nhà kinh tế học đoạt giải Nobel Robert Shiller đưa ra, dùng để đánh giá tiềm năng lợi nhuận dài hạn của thị trường chứng khoán và đo lường sức hấp dẫn của cổ phiếu so với các tài sản khác, được cải tiến từ chỉ số P/E của Shiller (CAPE), chủ yếu xem xét tác động của môi trường lãi suất.

Cơ hội học phân tích dữ liệu on-chain

Alex： Hôm nay khách mời mà chúng tôi mời đến là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain Colin, trước tiên hãy để Colin chào các thính giả của chúng ta.

Colin： Xin chào mọi người, trước tiên tôi xin cảm ơn Alex đã mời tôi. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi có chút ngạc nhiên, vì tôi thực sự là một nhà đầu tư nhỏ không có tên tuổi, không có danh hiệu đặc biệt nào, chỉ âm thầm thực hiện giao dịch của riêng mình. Tên tôi là Colin, tôi điều hành một tài khoản trên mạng xã hội có tên là Ông Bege, thường chia sẻ một số giáo dục về dữ liệu on-chain, phân tích tình hình thị trường hiện tại và một số khái niệm giao dịch. Tôi xác định vị trí của mình có ba điểm: điểm đầu tiên là nhà giao dịch dựa trên sự kiện, tôi thường suy nghĩ về các chiến lược giao dịch dựa trên sự kiện; điểm thứ hai là nhà phân tích dữ liệu on-chain, phần này cũng là nội dung chính mà tôi thường chia sẻ trên mạng xã hội; điểm thứ ba là một cách tiếp cận bảo thủ, tôi tự gọi mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn phân bổ một phần vốn vào chỉ số thị trường chứng khoán Mỹ, thông qua phần vốn này để đầu tư vào Beta nhằm giảm thiểu độ biến động tổng thể của đường cong tài sản của tôi, đồng thời giữ cho toàn bộ vị thế có tính phòng vệ nhất định. Trên đây là cách tôi xác định vị trí của mình.

Alex： Cảm ơn Colin đã tự giới thiệu. Tôi mời Colin tham gia chương trình vì đã thấy phân tích dữ liệu trên chuỗi về Bitcoin của anh ấy trên các nền tảng xã hội, rất có cảm hứng. Đây là một chủ đề mà chúng ta đã ít nói đến trước đây, cũng là phần tôi còn thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài viết mà anh ấy viết, thấy logic rõ ràng, có nội dung thực sự, vì vậy tôi đã mời anh ấy. Cần nhắc nhở mọi người rằng, hôm nay dù là quan điểm của tôi hay của khách mời, đều mang tính chủ quan mạnh mẽ, và thông tin cũng như quan điểm có thể thay đổi trong tương lai, người khác nhau có thể có những cách diễn giải khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của tập này không được xem là lời khuyên đầu tư. Chương trình sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ để chia sẻ và ví dụ cho mục đích cá nhân, không phải là khuyến nghị thương mại. Chương trình này không nhận bất kỳ tài trợ thương mại nào từ nền tảng nào. Chúng ta đi vào vấn đề chính, hãy nói về phân tích dữ liệu trên chuỗi của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi nói rằng Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn đã bắt đầu tiếp xúc và học về phân tích dữ liệu trên chuỗi của tài sản tiền điện tử trong hoàn cảnh nào?

Colin： Tôi nghĩ rằng câu hỏi này nên được chia thành hai phần để trả lời. Phần đầu tiên, tôi cho rằng bất kỳ ai xung quanh, miễn là muốn tham gia hoặc đã tham gia vào thị trường tài chính, bao gồm cả bản thân tôi, mục tiêu chính nên là kiếm tiền, sử dụng lợi nhuận để cải thiện chất lượng cuộc sống của mình. Vì vậy, triết lý của tôi luôn nhất quán, đó là học những gì có thể giúp tôi kiếm lợi. Bằng cách này, tôi nâng cao giá trị kỳ vọng của hệ thống giao dịch tổng thể của mình, nói đơn giản là học những gì có thể kiếm tiền. Phần thứ hai, ban đầu tôi tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi hoàn toàn là do tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, lúc đó tôi hoàn toàn không hiểu, xem cái này, xem cái kia. Khi khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy những lý thuyết nghiên cứu rất thú vị và muốn học, lúc đó cũng tình cờ thấy Bitcoin có một lĩnh vực gọi là phân tích dữ liệu trên chuỗi, tôi bắt đầu học và nghiên cứu. Đến giai đoạn sau, tôi sẽ kết hợp những kiến thức đã học được từ các lĩnh vực khác, chủ yếu là phần phát triển giao dịch định lượng, kết hợp chúng vào dữ liệu trên chuỗi, sau đó phát triển một số mô hình giao dịch và cuối cùng tích hợp những mô hình này vào hệ thống giao dịch của chính mình.

Alex： Vậy kể từ khi bạn chính thức bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu on-chain, bạn đã học và nghiên cứu một cách có hệ thống khoảng bao nhiêu năm rồi?

Colin： Tôi nghĩ điều này khó định nghĩa, thực ra tôi chưa bao giờ học một cách hệ thống. Bởi vì từ trước đến nay, tôi gặp phải một vấn đề là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ sự giảng dạy hệ thống nào. Khi tôi lần đầu nhìn thấy lĩnh vực này, có thể đã cách đây vài năm, lúc đó tôi đã nhận ra, nhưng không đi sâu nghiên cứu, chỉ đọc hai ba bài viết để biết về điều này. Sau một thời gian, tôi lại quay lại thấy một số nội dung sâu hơn, lúc đó tôi đang tập trung nghiên cứu những thứ khác, quay lại đây, thấy cái này khá thú vị, tôi đã tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập hệ thống, chỉ là lượm lặt như vậy.

Alex： Hiểu rồi, vậy bạn đã từ việc học dữ liệu on-chain đến việc áp dụng nó vào thực tế đầu tư của bạn khoảng bao lâu rồi?

Colin： Ranh giới này khá khó để xác định, nhưng tôi nghĩ nó gần giống như chu kỳ Bitcoin hai lần...... cũng không thể gọi là hai lần, phải xem bạn định nghĩa từ thị trường tăng hay thị trường giảm. Khoảng từ năm 2020, 2019 trở đi tôi bắt đầu tiếp xúc, nhưng thời điểm đó chưa có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó tôi vẫn chưa quen với thứ này, nhưng đã bắt đầu học.

Giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu trên chuỗi

Alex： Hiểu rồi. Chúng ta sẽ nói về nhiều khái niệm cụ thể liên quan đến phân tích dữ liệu trên chuỗi, bao gồm một số chỉ số. Bạn thường sử dụng những nền tảng quan sát dữ liệu trên chuỗi nào?

Colin： Tôi hiện tại chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để tôi nói qua một chút, nó là dịch vụ trả phí. Có hai cấp độ trả phí, một là phiên bản chuyên nghiệp khá đắt, tôi nhớ một tháng hơn 800 đô la. Cái thứ hai tôi hơi quên, một tháng khoảng ba mươi mấy U đến bốn mươi mấy U. Nó cũng có một phiên bản miễn phí, nhưng thông tin có thể xem trên phiên bản miễn phí thực sự rất ít. Tất nhiên ngoài Glassnode còn nhiều cái khác, tôi cuối cùng chọn nó vì lúc đầu trong quá trình lọc và nghiên cứu, trang web này phù hợp nhất với sở thích của tôi.

Alex： Hiểu rồi, sau khi xem nhiều thông tin từ Colin, tôi cũng đã tự đăng ký Glassnode và trở thành thành viên trả phí của họ. Thật sự tôi cảm thấy dữ liệu của họ rất phong phú, ngoài ra tính tức thời cũng khá tốt. Vậy chúng ta hãy nói về vấn đề thứ hai, vừa rồi bạn có nói rằng bạn là một trader, bạn coi trọng sự hỗ trợ của nó đối với thực chiến đầu tư. Vậy giá trị cốt lõi của phân tích dữ liệu on-chain trong đầu tư của bạn là gì? Nguyên lý đứng sau nó là gì? Xin bạn hãy giới thiệu cho chúng tôi.

Colin： Được rồi. Đầu tiên, hãy nói về giá trị và nguyên lý của việc phân tích dữ liệu on-chain. Hai điều này tôi định kết hợp lại với nhau để nói, vì thực ra khá đơn giản. Thị trường tài chính truyền thống của chúng ta, bất kể là giao dịch cổ phiếu, hợp đồng tương lai, quyền chọn trái phiếu, thậm chí bất động sản, hoặc một số nguyên liệu thô, Bitcoin có một sự khác biệt cơ bản so với chúng, đó là nó sử dụng công nghệ blockchain. Giá trị quan trọng nhất và thường được mọi người nhắc đến của công nghệ này chính là tính minh bạch. Tất cả thông tin chuyển nhượng Bitcoin đều công khai minh bạch, vì vậy bạn có thể trực tiếp xem trên blockchain rằng ví dụ như 300 Bitcoin được chuyển từ một địa chỉ sang một địa chỉ khác, điều này có thể được kiểm tra trên trình duyệt blockchain. Mặc dù tôi không thể biết ai đứng sau chuỗi địa chỉ này, nhưng điều đó không quan trọng, vì thực ra không có bất kỳ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng giá cả và xu hướng của Bitcoin. Vì vậy, thông thường khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu on-chain, chúng ta nhìn vào tổng thể của thị trường, chúng ta xem xu hướng của nó, xem sự đồng thuận và hành vi của đám đông. Dù tôi không biết ai đứng sau địa chỉ này hay địa chỉ kia, nhưng tôi có thể thông qua việc tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của các mã thông báo này, xem họ có đã chốt lời hay cắt lỗ hay không, tình trạng lợi nhuận của họ như thế nào, tình trạng thua lỗ ra sao, họ có xu hướng mua vào Bitcoin với giá nào nhiều hay họ không thích mua vào Bitcoin ở mức giá nào, tất cả những dữ liệu này thực sự đều có thể thấy được. Đây là giá trị lớn nhất mà tôi cho rằng phân tích dữ liệu on-chain của Bitcoin so với các thị trường tài chính khác, vì những thị trường khác không thể làm được điều này.

Alex： Thật sự điểm này rất quan trọng. Giống như chúng ta đầu tư vào tiền điện tử, cũng giống như khi chúng ta nhìn vào cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, cũng cần phải phân tích cơ bản. Giống như bạn vừa nói, dữ liệu on-chain là minh bạch, mọi người đều có thể quan sát. Nếu những nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu on-chain mà bạn thì không, thì điều đó giống như bạn đang thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.

Khó khăn trong phân tích dữ liệu on-chain

Alex： Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi, bạn nghĩ rằng những khó khăn và thách thức chính có thể là gì?

Colin： Tôi nghĩ câu hỏi này rất hay, tôi sẽ chia thành hai phần để trả lời. Phần đầu tiên là phần dễ giải quyết hơn, đó là một điểm khó khăn trong việc học, đó là kiến thức cơ bản. Đối với phần lớn mọi người, bao gồm cả tôi lúc đó, vì tôi đã đề cập trước đó, rất khó để tìm một giáo trình thực sự có hệ thống. Tất nhiên, tôi không hỏi xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có, có lẽ tôi cũng không dám mua, vì đến giờ tôi tự giao dịch, thật ra tôi không thích trả phí để mua một số khóa học. Tôi chưa từng tiếp xúc với bất kỳ khóa học giáo dục hệ thống nào, vì vậy thực sự tất cả nội dung đều phải tự mình khai thác, khám phá. Dữ liệu trên chuỗi có rất nhiều loại, trong quá trình nghiên cứu, quan điểm của tôi là phải làm rõ cách tính và nguyên lý của từng chỉ số mà tôi đã xem qua. Thực tế, đây là một quá trình rất tốn thời gian, vì bạn chỉ thấy một chỉ số nào đó, nó sẽ cho bạn một công thức tính, ý tưởng của tôi là tìm hiểu xem công thức tính đó thực sự đang nghĩ gì, tại sao phải thiết kế như vậy. Sau khi làm rõ tất cả những chỉ số này, tiếp theo còn có một việc thứ hai gọi là lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu về các chỉ số, thực sự sẽ biết một điều, đó là nhiều chỉ số có sự tương quan rất cao. Sự tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là bạn rất dễ phát sinh nhiễu trong việc phán đoán, hoặc bạn sẽ giải thích quá mức. Ví dụ, giả sử hôm nay tôi có một hệ thống thoát đỉnh, hệ thống thoát đỉnh này có thể có 10 tín hiệu từ số 1 đến số 10, giả sử nếu sự tương quan của số 1 đến số 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ, giá Bitcoin hôm nay xảy ra một hành vi hoặc biến động nào đó, nó có thể sẽ khiến số 1 đến số 4 cùng sáng đèn, điều này thực sự rất rắc rối. Bởi vì nếu sự tương quan của chúng quá cao, đó là một hiện tượng tất yếu. Nếu hôm nay trong 10 cái đèn có 4 cái sáng, bạn nói rằng điều đó rất nguy hiểm, nhưng thực sự điều đó không hợp lý, vì chúng vốn đã sáng. Nếu bạn không cắt chúng theo sự tương quan, hiện tượng này rất dễ xảy ra. Sau khi nghiên cứu xong nguyên lý của từng chỉ số và dữ liệu, thực sự chỉ cần nhìn vào công thức tính là biết chúng có sự tương quan cao hay không, tôi cắt chúng theo sự tương quan. Ví dụ, nếu 5 cái có sự tương quan rất cao, thì tôi sẽ cắt lọc chúng một chút, cuối cùng chọn ra một hoặc hai cái.

Đây là đầu tiên